JP2019036076A - Analyzer of production facility - Google Patents
Analyzer of production facility Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019036076A JP2019036076A JP2017156263A JP2017156263A JP2019036076A JP 2019036076 A JP2019036076 A JP 2019036076A JP 2017156263 A JP2017156263 A JP 2017156263A JP 2017156263 A JP2017156263 A JP 2017156263A JP 2019036076 A JP2019036076 A JP 2019036076A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- production facility
- data
- statistic
- unit
- state
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
Description
本発明は、生産設備の解析装置に関するものである。 The present invention relates to an analysis apparatus for production equipment.
特許文献1には、工作機械の主軸の異常を検出することが記載されている。特許文献2には、工作機械の主軸のモータの異常を検出することが記載されている。特許文献3には、工作機械に用いられるチップコンベアのモータ負荷に応じて異常を判断することが記載されている。特許文献4には、チップコンベアの異常を確認するための点検窓について記載されている。特許文献5,6には、工作機械のパレットチェンジャーの異常を検出することが記載されている。特許文献7には、工具自動交換装置の異常を検出することが記載されている。
生産設備の状態を適切に検出し、生産設備の状態の結果を好適に利用することが求められる。本発明は、生産設備の状態を適切に検出し、生産設備の状態の結果を好適に利用することができる生産設備の解説装置を提供することを目的とする。 It is required to appropriately detect the state of the production facility and suitably use the result of the state of the production facility. An object of the present invention is to provide an explanation device for a production facility that can appropriately detect the state of the production facility and suitably use the result of the state of the production facility.
本発明に係る第一の生産設備の解析装置は、生産設備に設けられた検出器により検出された前記生産設備の状態に関するデータを取得する対象データ取得部と、統計的手法を用いて、前記検出器により検出された前記データについての統計量を算出する統計量算出部と、前記統計量に基づいて前記生産設備の状態を判定する判定部と、前記判定部の結果に応じた処置を実施する処置部とを備える。 The first production facility analysis apparatus according to the present invention uses a target data acquisition unit that acquires data related to the state of the production facility detected by a detector provided in the production facility, and uses a statistical technique, A statistic calculation unit that calculates a statistic about the data detected by the detector, a determination unit that determines the state of the production facility based on the statistic, and an action according to the result of the determination unit And a treatment section.
つまり、解析装置の判定部が、取得したデータの統計量を用いて生産設備の状態を判定するため、生産設備の状態を適切に検出することができる。そして、解析装置の処置部は、判定部の結果に応じた処置を実施する。つまり、生産設備の状態の結果を好適に利用することができる。 That is, since the determination unit of the analysis apparatus determines the state of the production facility using the acquired statistics of the data, the state of the production facility can be detected appropriately. Then, the treatment unit of the analysis device performs a treatment according to the result of the determination unit. That is, the result of the state of the production facility can be suitably used.
本発明に係る第二の生産設備の解析装置は、生産設備に設けられた検出器により検出された前記生産設備の状態に関するデータを取得する対象データ取得部と、前記対象データ取得部により取得された前記データに基づいて、前記生産設備の駆動装置に対する動作開始時刻から動作完了時刻までの動作処理時間を算出する処理時間算出部と、前記動作処理時間に基づいて前記駆動装置の状態を判定する判定部と、前記判定部の結果に応じた処置を実施する処置部とを備える。 A second production facility analysis apparatus according to the present invention is obtained by a target data acquisition unit that acquires data relating to a state of the production facility detected by a detector provided in the production facility, and the target data acquisition unit. In addition, based on the data, a processing time calculation unit that calculates an operation processing time from an operation start time to an operation completion time for the driving device of the production facility, and determines the state of the driving device based on the operation processing time A determination unit; and a treatment unit that performs a treatment according to a result of the determination unit.
つまり、解析装置の判定部は、取得した駆動装置の動作処理時間に基づいて駆動装置の状態を判定している。従って、生産設備の駆動装置の状態を適切に検出することができる。そして、解析装置の処置部は、判定部の結果に応じた処置を実施する。つまり、生産設備の駆動装置の状態の結果を好適に利用することができる。 That is, the determination unit of the analysis device determines the state of the drive device based on the acquired operation processing time of the drive device. Therefore, the state of the drive device of the production facility can be detected appropriately. Then, the treatment unit of the analysis device performs a treatment according to the result of the determination unit. That is, the result of the state of the drive device of the production facility can be suitably used.
(1.生産設備1の構成)
生産設備1は、所定の生産対象物Wを生産する設備である。生産設備1は、工作機械、射出成型機、鋳造機、搬送装置、産業用ロボットなど種々の設備を含む。例えば、工作機械においては、生産対象物Wは、加工対象である工作物となる。
(1. Configuration of production facility 1)
The
生産設備1の一例について、図1及び図2を参照して説明する。生産設備1は、生産ラインにおいて工作物を加工する工作機械であって、横形のマシニングセンタを例にあげる。なお、生産設備1としてのマシニングセンタの構成は、以下の構成の他に、種々の公知の構成を採用することができる。
An example of the
マシニングセンタは、例えば以下のように構成される。設置面にベッド11が固定され、ベッド11には、Z軸サドル12がZ軸方向(図1の左右方向)に移動可能に支持されている。Z軸サドル12の上面には、コラム13がX軸方向(図1の紙面前後方向)に移動可能に支持されている。コラム13の図1の右面には、Y軸サドル14がY軸方向(図1の上下方向)に移動可能に支持されている。
The machining center is configured as follows, for example. A
ここで、図2に示すように、Z軸サドル12、コラム13及びY軸サドル14(以下、総称して「移動体」とする)を移動するための移動装置15が設けられている。移動装置15は、各移動体12,13,14を移動するための駆動装置15a(例えばモータ)、駆動装置15aの動力(例えばトルク)を検出するための動力検出器15b、移動体12,13,14の移動速度を検出する移動速度検出器15c、移動体12,13,14の位置を検出する位置検出器15d、移動体12,13,14の振動を検出する振動検出器15eを備える。
Here, as shown in FIG. 2, a
また、図1に示すように、Y軸サドル14には主軸装置16が設けられ、主軸装置16における回転体である主軸(図示せず)が軸受16aにより回転可能に設けられており、主軸に工具17が保持されている。主軸装置16は、軸受16aに潤滑油が供給される回転構造を有している。
Further, as shown in FIG. 1, the Y-axis saddle 14 is provided with a main shaft device 16, and a main shaft (not shown) which is a rotating body in the main shaft device 16 is rotatably provided by a
ここで、主軸装置16は、図2に示すように、さらに、主軸を回転駆動するための駆動装置16b(例えばモータ)、主軸の回転速度を検出する回転速度検出器16c、駆動装置16bの動力(例えばトルク)を検出するための動力検出器16d、主軸装置16の振動を検出する振動検出器16e、軸受16aから排出される潤滑油の温度又は軸受16aから排出される潤滑油の配管における排気の温度(以下、「排気等温度」と称する)を検出する温度検出器16fを備える。
Here, as shown in FIG. 2, the spindle device 16 further includes a drive device 16b (for example, a motor) for rotationally driving the spindle, a
また、ベッド11上において、Z軸サドル12及びコラム13に対してZ軸方向(図1の左右方向)に対向する位置に、自動パレット交換装置18(以下、「APC装置」と称する)が鉛直軸線まわりに回転可能に設けられている。APC装置18は、上面の2か所にそれぞれパレットPを着脱可能に保持するパレット本体18aを備える。パレットPには、生産対象物Wである工作物が載置されている。つまり、APC装置18においてコラム13側(図1の左側)の加工位置と、コラム13から遠い側(図1の右側)の準備位置とにおいて、パレットPを交換することができる。
On the
APC装置18は、図2に示すように、さらに、パレット本体18aを回転駆動するためのパレット駆動装置18b(例えばモータ)、流体圧を駆動源としパレット本体18aがパレットPをクランプ動作及びアンクランプ動作を行うためのクランプ装置18c、クランプ動作及びアンクランプ動作を検出するON/OFF検出器18d、クランプ装置18cの流体の温度を検出する温度検出器18e、パレット駆動装置18bの動力(例えばトルク)を検出するための動力検出器18fを備える。パレット駆動装置18bには、例えば、モータなどが適用され、クランプ装置18cには、例えば、流体圧を駆動源とするシリンダ装置などが適用される。
As shown in FIG. 2, the
さらに、図1に示すように、ベッド11上において、コラム13の側方(図1の手前側)には、工具マガジン装置19が設けられている。工具マガジン装置19は、複数の工具17を収容するための複数の工具収容具19aを備える。工具マガジン装置19は、図2に示すように、複数の工具収容具19aを回転駆動するための駆動装置19b、工具収容具19aの位置を検出する位置検出器19c、工具収容具19aを支持する部材の振動を検出する振動検出器19dを備える。
Further, as shown in FIG. 1, a
図1に示すように、自動工具交換装置20(以下、「ATC装置」と称する)が設けられている。ATC装置20は、回転可能なATCアーム20aを備えており、工具マガジン装置19に収容されている複数の工具17のうち指定された工具番号の工具17と、主軸装置16に保持されている工具17とを交換する。ATC装置20は、図2に示すように、ATCアーム20aを回転駆動するためのアーム駆動装置20b(例えば、モータ)、流体圧を駆動源とし工具17をクランプ動作及びアンクランプ動作を行うためのクランプ装置20c、流体圧を駆動源とし加工領域と工具マガジン装置19側の領域を区画するシャッター(図示せず)の開閉を行うシャッター開閉装置20d、クランプ装置20cのクランプ動作、アンクランプ動作、及び、シャッターの開閉を検出するON/OFF検出器20e、クランプ装置20c及びシャッター開閉装置20dの流体の温度を検出する温度検出器20f、アーム駆動装置20bの動力(例えばトルク)を検出するための動力検出器20gを備える。アーム駆動装置20bには、例えば、モータなどが適用され、クランプ装置20c及びシャッター開閉装置20dには、例えば、流体圧を駆動源とするシリンダ装置などが適用される。
As shown in FIG. 1, an automatic tool changer 20 (hereinafter referred to as “ATC device”) is provided. The
さらに、図1に示すように、生産設備1には、切削加工によって生じた切粉を排出するためのチップコンベア21が設けられている。チップコンベア21は、大きな切粉を排出するための第一コンベア21aと、小さな切粉を排出するための第二コンベア21bとを備える。そして、排出された切粉は、チップバケット22内に収容させる。図2に示すように、チップコンベア21は、第一コンベア21aを駆動するための第一駆動装置21c、第二コンベア21bを駆動するための第二駆動装置21d、第一駆動装置21cの動力を検出する第一動力検出器21e、第二駆動装置21dの動力を検出する第二動力検出器21fを備える。
Further, as shown in FIG. 1, the
さらに、生産設備1であるマシニングセンタは、図2に示すように、生産設備1の周囲の外気温を検出する外気温検出器25を備える。外気温検出器25は、後述する異常検出に用いたり、熱変位補正などに用いたりする。
Furthermore, the machining center that is the
さらに、作業者によって操作するための操作盤26が設けられている。操作盤26は、作業者が入力するための入力装置26a、マシニングセンタの各種情報を表示するための表示装置26bを備える。
Further, an
さらに、生産設備1であるマシニングセンタは、図2に示すように、移動装置15、主軸装置16、APC装置18、工具マガジン装置19、ATC装置20、チップコンベア21を制御するための制御装置30を備える。制御装置30は、CNC(Computerized Numerical Control)装置31、PLC(Programmable Logic Controller)32を備える。
Further, as shown in FIG. 2, the machining center that is the
CNC装置31は、NCプログラムに従って、各装置15,16,18,19,20,21を制御する。PLC32は、ラダー回路やシーケンシャルファンクションチャート(SFC)などに従って、シーケンス制御を行う。
The
さらに、生産設備1であるマシニングセンタには、解析装置41が設けられている。解析装置41は、生産設備1に設けられた各検出器の検出データ(生産設備1に関するデータに相当する)、及び、CNC装置31における制御データ、PLC32におけるI/Oメモリに記憶されているI/Oデータなどを取得する。
Further, an
ここで、解析装置41は、例えば、ベッド11上の奥側に配置されたり、制御装置30を備える制御盤(図示せず)の筐体の中に収容されたりする。解析装置41は、CNC装置31及びPLC32と接続されている。例えば、解析装置41は、LANコネクタ及びUSBコネクタなどを備えており、CNC装置31及びPLC32と接続される。つまり、解析装置41は、CNC装置31及びPLC32とは、Ethernet(登録商標)やEtherCAT(登録商標)などにより接続されている。すなわち、解析装置41は、CNC装置31及びPLC32と、例えば、OSI参照モデルの下位2層(物理層及びデータリンク層)のネットワークプロトコルを用いて通信する。
Here, the
一般に、インターネット・プロトコル・スイートは、OSI参照モデルの第3層(ネットワーク層)以上のプロトコルが用いられる。そして、物理層やデータリンク層によるデータ伝送速度は、インターネット・プロトコル・スイートによるデータ伝送速度に比べて、高速である。 In general, the Internet protocol suite uses protocols of the third layer (network layer) or higher of the OSI reference model. The data transmission rate by the physical layer and the data link layer is higher than the data transmission rate by the Internet protocol suite.
そして、本実施形態における解析装置41は、通信対象(CNC装置31及びPLC32)に近くに下位層のプロトコルにより接続されたエッジコンピューティングを構成している。なお、エッジコンピューティングは、インターネット・プロトコル・スイートを利用したクラウドコンピューティングと対比させた称呼として用いる。
And the
また、解析装置41は、外部機器として入力装置42及び表示装置43を着脱可能に接続することができる。そのため、解析装置41は、表示装置43に接続するための端子を備えている。入力装置42は、解析装置41の設定内容を入力及び編集する。表示装置43は、解析装置41による処理内容を表示することができる。なお、解析装置41が、入力装置42及び表示装置43を備える構成としてもよい。
In addition, the
さらに、解析装置41は、LANコネクタをサーバなどに接続するために用いることで、サーバ44に処理結果などのデータを伝送することができる。
Furthermore, the
なお、解析装置41は、CNC装置31やPLC32と別体の装置として説明するが、CNC装置31やPLC32などの組み込みシステムとすることもでき、生産設備1とは別位置に配置されるパーソナルコンピュータやサーバなどとすることもできる。
Although the
(2.解析装置41の構成)
解析装置41の構成について、図3及び図4を参照して説明する。図3及び図4に示すように、解析装置41は、第一データベース50、複数の第一データ処理部60、複数の第二データ処理部70、第二データベース80、及び、評価部90を備える。
(2. Configuration of the analysis device 41)
The configuration of the
第一データベース50は、CNC装置31及びPLC32が記憶しているデータのうち、予め設定した種類のデータを取得して記憶する。第一データベース50には、CNC装置31及びPLC32を介して、各検出器が検出したデータが記憶される。さらに、第一データベース50には、CNC装置31が制御に用いるデータ、及び、PLC32の制御に用いるI/Oデータが記憶されている。
The
例えば、マシニングセンタにおいて、実際の工作物の加工の際に検出した各種データを第一データベース50に記憶させることができる。ただし、より安定したデータを検出するために、本実施形態においては、工作物の存在しない状態でのデータ検出用加工動作を実施して、各検出器により検出されたデータを第一データベース50に記憶させる。このデータ検出用加工動作は、例えば、一日の最初に一回行う。なお、各種データは、データファイルなどとして記憶媒体へ保存されてもよいし、各種データは、取得されるたびに追加されるようにしてもよい。
For example, in the machining center, various data detected during actual machining of the workpiece can be stored in the
複数の第一データ処理部60は、それぞれ、予め設定された処理を行う。第一データ処理部60のそれぞれは、第一データベース50に記憶されるデータを用いて、生産設備1の状態を評価するためのデータを生成する。例えば、主軸装置16の軸受16a、APC装置18のクランプ装置18c、ATC装置20のクランプ装置20c、シャッター開閉装置20d、チップコンベア21の第一駆動装置21c及び第二駆動装置21dに関して、異常又は異常の兆候を評価するために適切なデータをそれぞれ生成する。なお、以下において、異常とは、異常の場合と異常の兆候がある場合を含む意味として用いる。
Each of the multiple first
第一データ処理部60は、対象データ取得部61、統計量算出部62及び処理時間算出部63を備える。対象データ取得部61は、生産設備1に設けられた検出器により検出された生産設備1の状態に関する対象データを取得する。対象データは、検出した時刻(日時)と、当該時刻において検出器により検出された検出データとを含む。
The first
統計量算出部62は、統計的手法を用いて、対象データ取得部61により取得されたデータについての統計量を算出する。統計量を評価指標とすることで、生産設備1の駆動装置の状態の正常/異常を評価することができる。
The
ここで、統計量とは、統計的手法(統計学的なアルゴリズム)を適用して、データの特徴を要約した数値を意味する。統計的手法とは、FFT(Fast Fourier Transform)やDFT(Discrete Fourier Transform)などの周波数解析結果における最大ピーク値の算出、周波数解析結果におけるピーク−ピーク値の算出、二乗平均平方根(RMS)の算出、最大値の算出、平均値の算出、標準偏差の算出、ピーク−ピーク値などである。上記において、統計量は、周波数解析結果における最大ピーク値、周波数解析結果における最大ピークと最小ピークの幅、二乗平均平方根の値、最大値、平均値、標準偏差の値、最大ピークと最小ピークの幅である。 Here, the statistic means a numerical value obtained by summarizing the characteristics of data by applying a statistical method (statistical algorithm). Statistical methods include calculation of maximum peak value in frequency analysis results such as FFT (Fast Fourier Transform) and DFT (Discrete Fourier Transform), calculation of peak-peak value in frequency analysis results, calculation of root mean square (RMS) , Maximum value calculation, average value calculation, standard deviation calculation, peak-peak value, and the like. In the above, the statistics are the maximum peak value in the frequency analysis result, the width of the maximum peak and the minimum peak in the frequency analysis result, the root mean square value, the maximum value, the average value, the standard deviation value, the maximum peak value and the minimum peak value. Width.
処理時間算出部63は、対象データ取得部61により取得されたデータに基づいて、生産設備1の駆動装置による動作開始時刻から動作完了時刻までの動作処理時間を算出する。動作処理時間は、駆動装置の異常時には、正常時に比べて長くなるなどによって、動作処理時間を評価指標とすることができる。
The processing
複数の第二データ処理部70は、それぞれ、予め設定された処理を行う。ただし、第二データ処理部70は、第一データ処理部60とは異なる処理を行う。第二データ処理部70のそれぞれは、第一データベース50に記憶されるデータを用いて、生産設備1の状態を評価するためのデータを生成する。例えば、主軸装置16の軸受16a、APC装置18のクランプ装置18c、ATC装置のクランプ装置20c、シャッター開閉装置20d、チップコンベア21の第一駆動装置21c及び第二駆動装置21dに関して、異常を評価するために適切なデータをそれぞれ生成する。
Each of the plurality of second
第二データ処理部70は、基準データ取得部71、対象データ取得部72、データ取得判定部73、結合データ生成部74、統計量算出部75及び処理時間算出部76を備える。基準データ取得部71は、生産設備1において、データのグループ分けの基準(例えば、主軸装置16)が動作した時間情報を含む基準データを取得する。基準データは、基準が動作した時刻(日時)を含む。なお、基準データは、制御装置30による制御データである場合や、検出器により検出された検出データである場合がある。
The second
対象データ取得部72は、生産設備1に設けられた検出器により検出された生産設備1の状態に関する対象データを取得する。対象データは、検出した時刻(日時)と、当該時刻において検出器により検出された検出データとを含む。データ取得判定部73は、予め設定されたアルゴリズムに基づいて、基準データ取得部71が基準データを取得したことを判定し、且つ、対象データ取得部72が対象データを取得したことを判定する。
The target
結合データ生成部74は、基準データ及び対象データが取得されたとデータ取得判定部73が判定した場合に、グループ別結合データの生成を開始する。グループ別結合データは、基準データのグループ別に、対象データにおいて基準データの動作時間帯と同一時間帯に検出したデータを、基準データと結合させたデータである。
When the data
結合データ生成部74は、総結合データ生成部74aとグループ別分割部74bとを備える。総結合データ生成部74aは、基準データ及び対象データを、基準データ取得部71及び対象データ取得部72から取得する。続いて、総結合データ生成部74aは、取得した基準データ及び対象データを、基準データの動作時間及び対象データの検出時間で対応付けて結合した総結合データを生成する。グループ別分割部74bは、総結合データにおける基準データのグループに基づいて総結合データをグループ別に分割又は抽出することにより、グループ別にグループ別結合データを生成する。
The combined
統計量算出部75は、統計的手法を用いて、グループ別分割部74bにより生成されたグループ別結合データについての統計量を算出する。統計量を評価指標とすることで、生産設備1の駆動装置の状態の正常/異常を評価することができる。統計量は、上述したとおりである。
The
処理時間算出部76は、グループ別分割部74bにより生成されたグループ別結合データに基づいて、生産設備1の駆動装置による動作開始時刻から動作完了時刻までの動作処理時間を算出する。動作処理時間は、駆動装置の異常時には、正常時に比べて長くなるなどによって、動作処理時間を評価指標とすることができる。
The processing
第二データベース80は、複数の第一データ処理部60のそれぞれの統計量算出部62及び処理時間算出部63によって生成された統計量及び動作処理時間を記憶する。さらに、第二データベース80は、複数の第二データ処理部70のそれぞれの統計量算出部75及び処理時間算出部76によって生成された統計量及び動作処理時間を記憶する。上記処理が継続されることによって、第二データベース80には、複数個の工作物の分の統計量及び動作処理時間が記憶される。
The
評価部90は、第二データベース80に閾値決定対象として記憶された統計量及び動作処理時間に基づいて、閾値を決定する閾値決定部91を備える。さらに、評価部90は、当該閾値と第二データベース80に判定対象として記憶された統計量及び動作処理時間とに基づいて、生産設備1の駆動装置の状態を判定する判定部92を備える。判定部92は、閾値と判定対象としての統計量又は動作処理時間とを比較して、駆動装置の状態を判定する。
The
さらに、評価部90は、判定部92の結果に応じた処置を実施する処置部93を備える。処置部93は、例えば、生産設備1の駆動装置の状態として、生産設備1の評価対象の部位が異常の場合には、当該部位に応じ、且つ、異常に応じた処置を行う。例えば、処置部93は、操作盤26に警告表示を行ったり、CNC装置31又はPLC32に対して制御停止処置を行ったりする。
Furthermore, the
(3.データ処理部60、70及び評価部90の例示)
(3−1.主軸装置16に関する処理)
図3に示す第一データ処理部60及び評価部90において、主軸装置16に関する処理について、図3及び図5を参照して説明する。主軸装置16に関して、第一データ処理部60における対象データ取得部61は、温度検出器16fにより検出された軸受16aの排気等温度、外気温検出器25により検出された外気温を取得する。
(3. Examples of
(3-1. Processing related to the spindle device 16)
In the first
統計量算出部62は、対象データ取得部61が取得したデータを基に、統計量を算出する。対象データは、検出した時刻(日時)と、当該時刻において検出器により検出された検出データとを含む。そこで、統計量算出部62は、複数の対象データのそれぞれの検出時間で対応付けて、複数の対象データを結合する。
The
そして、図5に示すように、統計量算出部62は、検出時間で対応付けられた排気等温度と外気温との関係を統計量の一つとして算出する。つまり、統計量算出部62は、排気等温度と外気温を各軸としたグラフに、検出時間で対応付けられた排気等温度と外気温との点をプロットする。排気等温度と外気温とは、所定の関係性を有する。つまり、図5に示すように、駆動装置16bが正常時には、外気温が高くなるほど、排気温度も高くなる。そして、第二データベース80には、統計量としての排気等温度と外気温との関係が記憶される。
Then, as shown in FIG. 5, the
閾値決定部91は、図5のハッチングにて示すように、閾値決定対象としての統計量のデータを用いて、当該関係の閾値を決定する。図5の閾値内が、駆動装置16bが正常である範囲であり、閾値外が、駆動装置16bが異常である範囲である。判定部92は、判定対象としての統計量のデータが、図5の閾値内であるか閾値外であるかを判定する。判定部92は、閾値内であれば正常と判定し、閾値外であれば異常と判定する。
As shown by the hatching in FIG. 5, the threshold
次に、図4に示す第二データ処理部70及び評価部90において、主軸装置16に関する第一の処理について、図4、図6−図8を参照して説明する。主軸装置16に関して、第二データ処理部70における基準データ取得部71は、回転速度検出器16cにより検出された回転速度を基準データとして取得する。基準データは、何れも、グループ分けの基準である回転速度が検出された時刻(日時)と、回転速度に関する検出データを含む。
Next, in the second
第二データ処理部70における対象データ取得部72は、対象データとして、振動検出器16eにより検出された振動を取得する。対象データも、基準データと同様に、検出された時刻(日時)と、検出データを含む。そして、基準データ取得部71が基準データを取得し、且つ、対象データ取得部72が対象データを取得したことを、データ取得判定部73が判定すると、総結合データ生成部74aは、基準データ及び対象データを結合する。回転速度に関する基準データと、振動に関する対象データとが、時間で対応付けて結合された場合、図6の上段及び下段のグラフで示すことができるようなデータ構造を有している。続いて、グループ別分割部74bは、回転速度が略一定となる時間帯における振動データ、すなわち、図6におけるC部分及びD部分の振動データを分割して切り取る。
The target
統計量算出部75は、図7に示すように、切り取った振動データに対して二乗平均平方根(RMS)を統計量として算出する。また、統計量算出部75は、二乗平均平方根に代えて、図8に示すように、切り取った振動データに対してFFTなどの周波数解析を行い、その結果を統計量として算出するようにしてもよい。他に、統計量算出部75は、振動データの標準偏差、平均値、最大値、最小値などを振動に関する統計量としてもよい。そして、第二データベース80には、統計量としての振動に関するデータが記憶される。
As shown in FIG. 7, the
閾値決定部91は、図7に示すように、統計量として二乗平均平方根を用いる場合には、閾値決定対象としての統計量のデータを用いて、閾値を決定する。当該閾値は、二乗平均平方根の最大値を参照して、当該最大値よりも許容範囲を考慮した値とされる。図7の閾値以下の範囲が、駆動装置16bが正常である範囲であり、閾値より大きい範囲が、駆動装置16bが異常である範囲である。判定部92は、判定対象としての統計量のデータが、図7の閾値以下であるか閾値より大きいかを判定する。判定部92は、閾値以下であれば正常と判定し、閾値より大きければ異常と判定する。
As illustrated in FIG. 7, the threshold
また、閾値決定部91は、図8に示すように、統計量として周波数解析結果を用いる場合には、閾値決定対象としての統計量のデータを用いて、周波数毎の閾値を決定する。判定部92は、判定対象としての統計量のデータが図8の周波数毎の閾値以下であるか、閾値より大きいかを判定する。判定部92は、周波数毎の閾値以下であれば正常と判定し、閾値より大きければ異常と判定する。
Further, as shown in FIG. 8, when the frequency analysis result is used as the statistic, the threshold
次に、図4に示す第二データ処理部70及び評価部90において、主軸装置16に関する第二の処理について、図4、図6及び図9を参照して説明する。主軸装置16に関して、第二データ処理部70における基準データ取得部71は、回転速度検出器16cにより検出された回転速度を基準データとして取得する。ここで、以下には、主軸装置16が、回転速度指令に基づいて、停止状態(0min−1)から2000min−1に変更し、所定時間経過後に4000min−1に変更し、さらに所定時間経過後に停止させる場合を例にあげる。
Next, in the second
第二データ処理部70における対象データ取得部72は、対象データとして、動力検出器16dにより検出された動力を取得する。そして、基準データ取得部71が基準データを取得し、且つ、対象データ取得部72が対象データを取得したことを、データ取得判定部73が判定すると、総結合データ生成部74aは、基準データ及び対象データを結合する。回転速度に関する基準データと、動力に関する対象データとが、時間で対応付けて結合された場合、図6の上段及び中段のグラフで示すことができるようなデータ構造を有している。続いて、グループ別分割部74bは、回転速度が変化している時間帯における振動データ、すなわち、図6におけるA部分及びB部分の回転速度データ及び動力データを分割して切り取る。
The target
処理時間算出部76は、図6のA部分のデータに基づいて、主軸装置16の回転動作に関し、動作処理時間を算出する。詳細には、処理時間算出部76は、回転速度が0から2000min−1に向けての変更開始時刻から、2000min−1への到達時刻までの動作処理時間、すなわち、回転速度が0から2000min−1に到達所要時間を算出する。つまり、動力が0から大きくなった時刻を動作開始時刻とし、動力が0に戻った時刻を動作完了時刻とし、動作開始時刻から動作完了時刻までの動作処理時間が算出される。
The processing
さらに、回転速度の到達所要時間である動作処理時間は、回転速度に応じて取得され、第二データベース80に記憶される。つまり、0から2000min−1の動作処理時間、2000から4000min−1の動作処理時間のそれぞれが、第二データベース80に記憶される。
Further, the operation processing time, which is the time required to reach the rotation speed, is acquired according to the rotation speed and stored in the
閾値決定部91は、図9に示すように、閾値決定対象としての0から2000min−1の動作処理時間のデータを用いて、0から2000min−1の閾値を決定する。同様に、閾値決定部91は、図9に示すように、閾値決定対象としての2000から4000min−1の動作処理時間のデータを用いて、2000から4000min−1の閾値を決定する。判定部92は、判定対象としての動作処理時間が、回転速度に応じた閾値以下であれば正常と判定し、閾値より大きければ異常と判定する。
Threshold
ここで、判定部92は、上記のように、個別の閾値を用いて個別の判定を行うことができる。この他に、上述した3種類の判定方法を用いることで、主軸装置16の状態判定をより高度に行うことができる。この場合の判定部92の判定方法について、図10を参照して説明する。
Here, as described above, the
ここで、異常の兆候検知対象として、以下の場合を例にあげる。第一の兆候検知対象は、軸受16aの焼き付きなどの故障の兆候検知である(図10の異常1)。第二の兆候検知対象は、軸受16aの破損又は劣化などの故障の兆候検知である(図10の異常2)。第三の兆候検知対象は、駆動装置16b(モータ)の故障の兆候検知である(図10の異常3)。
Here, the following cases are given as examples of abnormality sign detection targets. The first sign detection target is sign detection of a failure such as seizure of the
図10において、判定1は、図5に示すように、統計量として排気等温度と外気温との関係を用いた場合の判定方法である。判定2は、図7又は図8に示すように、統計量として振動に関する判定方法である。判定3は、図9に示すように、回転速度の到達所要時間(動作処理時間)に関する判定方法である。
In FIG. 10,
図10に示すように、判定1,2,3の全てで正常と判定された場合には、故障兆候検知対象は、全て正常であると判定される。判定1,2で正常、判定3で異常と判定された場合には、第三の兆候検知対象が異常であると判定される。判定1,3で正常、判定2で異常と判定された場合には、第二の兆候検知対象が異常であると判定される。判定1で正常、判定2,3で異常と判定された場合には、第二、第三の兆候検知対象が異常であると判定される。
As shown in FIG. 10, when it is determined that all of the
判定2,3で正常、判定1で異常と判定された場合には、第一の兆候検知対象が異常であると判定される。判定2で正常、判定1,3で異常と判定された場合には、第一、第三の兆候検知対象が異常であると判定される。判定3で正常、判定1,2で異常と判定された場合には、第一、第二の兆候検知対象が異常であると判定される。判定1,2,3の全てで異常と判定された場合には、故障兆候検知対象は、全て異常であると判定される。
If the
そして、処置部93は、判定部92の結果に応じた処置を実施する。つまり、生産設備1の駆動装置16bの状態の結果を好適に利用することができる。
Then, the
(3−2.APC装置18に関する処理)
データ処理部60及び評価部90において、APC装置18に関する第一の処理について、図3及び図11を参照して説明する。APC装置18に関して、第一データ処理部60における対象データ取得部61は、ON/OFF検出器18dにより検出されたパレットPのクランプ動作及びアンクランプ動作の動作開始信号及び動作完了信号を取得する。さらに、対象データ取得部61は、温度検出器18eにより検出されたクランプ装置18cの流体の温度を取得する。
(3-2. Processing related to APC device 18)
The first processing related to the
統計量算出部62は、対象データ取得部61が取得したデータを基に、統計量を算出する。図11に示すように、統計量算出部62は、検出時間で対応付けられた、クランプ動作及びアンクランプ動作の動作処理時間と、クランプ装置18cの流体温度との関係を統計量の一つとして算出する。ここでの動作処理時間とは、クランプ動作開始時刻からクランプ動作完了時刻までの時間、及び、アンクランプ動作開始時刻からアンクランプ動作完了時刻である。
The
つまり、統計量算出部62は、動作処理時間と流体温度を各軸としたグラフに、検出時間で対応付けられた動作処理時間と流体温度との点をプロットする。図11に示すように、動作処理時間と流体温度とは、所定の関係性を有する。つまり、流体温度が高くなるほど、動作処理時間が短くなる。反対に、流体温度が低くなるほど、動作処理時間が長くなる。これは、シリンダ装置などの駆動装置における流体の粘性などの影響によるものである。そして、第二データベース80には、統計量として、動作処理時間と流体温度との関係が記憶される。
That is, the
閾値決定部91は、図11の各プロットの位置に基づいて、例えば、最小二乗近似などを用いて、さらに許容量を考慮して、閾値を決定する。判定部92は、当該閾値と判定対象としての統計量のデータとを比較することにより、クランプ装置18cの異常を判定する。
Based on the position of each plot in FIG. 11, the
第一データ処理部60及び評価部90において、APC装置18に関する第二の処理について、図3及び図12−図13を参照して説明する。APC装置18に関して、第一データ処理部60における対象データ取得部61は、動力検出器18fにより検出されたパレット駆動装置18bの動力(例えばトルク、モータの電流値)を取得する。
The second processing related to the
統計量算出部62は、対象データ取得部61が取得したパレット駆動装置18bの動力のデータを基に、統計量を算出する。図12の破線枠にて示すように、統計量算出部62は、動力のデータにおいて、パレット駆動装置18bの始動時におけるピーク値P1を統計量として算出する。そして、第二データベース80には、統計量として、ピーク値P1が記憶される。
The
閾値決定部91は、図13に示すように、閾値決定対象の統計量であるピーク値P1のデータを用いて閾値を決定する。判定部92は、当該閾値と判定対象としての統計量であるピーク値P1のデータとを比較することにより、パレット駆動装置18bの異常を判定する。そして、処置部93は、判定部92の結果に応じた処置を実施する。つまり、生産設備1のパレット駆動装置18bの状態の結果を好適に利用することができる。
As illustrated in FIG. 13, the
また、パレット駆動装置18bが流体圧を駆動源としている場合には、上記のモータの電流値などに代えて、評価部90は、例えば主軸装置16と同様に、振動検出器の振動を取得してパレット駆動装置18bの異常を判定する。
Further, when the pallet driving device 18b uses fluid pressure as a driving source, the
(3−3.ATC装置20に関する処理)
第一データ処理部60及び評価部90において、ATC装置20に関する第一の処理について、図3及び図14を参照して説明する。ATC装置20に関して、第一データ処理部60における対象データ取得部61は、ON/OFF検出器20eにより検出されたATCアーム20aのクランプ動作及びアンクランプ動作に関し、動作開始信号及び動作完了信号を取得する。さらに、対象データ取得部61は、温度検出器20fにより検出されたクランプ装置20cの流体の温度を取得する。
(3-3. Processing related to ATC device 20)
The first processing relating to the
統計量算出部62は、対象データ取得部61が取得したデータを基に、統計量を算出する。図14に示すように、統計量算出部62は、検出時間で対応付けられた、クランプ動作及びアンクランプ動作の動作処理時間と、クランプ装置20cの流体温度との関係を統計量の一つとして算出する。ここでの動作処理時間とは、クランプ動作開始時刻からクランプ動作完了時刻までの時間、及び、アンクランプ動作開始時刻からアンクランプ動作完了時刻までの時間である。
The
つまり、統計量算出部62は、動作処理時間と流体温度を各軸としたグラフに、検出時間で対応付けられた動作処理時間と流体温度との点をプロットする。図14に示すように、動作処理時間と流体温度とは、所定の関係性を有する。つまり、流体温度が高くなるほど、動作処理時間が短くなる。反対に、流体温度が低くなるほど、動作処理時間が長くなる。これは、シリンダ装置などの駆動装置における流体の粘性などの影響によるものである。そして、第二データベース80には、統計量として、動作処理時間と流体温度との関係が記憶される。
That is, the
閾値決定部91は、図14の各プロットの位置に基づいて、例えば、最小二乗近似などを用いて、さらに許容量を考慮して、閾値を決定する。判定部92は、当該閾値と判定対象としての統計量のデータとを比較することにより、クランプ装置20cの異常を判定する。
Based on the position of each plot in FIG. 14, the
第一データ処理部60及び評価部90において、ATC装置20に関する第二の処理について、図3及び図14を参照して説明する。ATC装置20に関して、第一データ処理部60における対象データ取得部61は、さらに、ON/OFF検出器20eにより検出されたシャッターの開動作開始信号、開動作完了信号、閉動作開始信号及び閉動作完了信号を取得する。さらに、対象データ取得部61は、温度検出器20fにより検出されたシャッター開閉装置20dの流体の温度を取得する。
The second process related to the
統計量算出部62は、検出時間で対応付けられた、シャッターの開閉の動作処理時間と、シャッター開閉装置20dの流体温度との関係を統計量の一つとして算出する。ここでの動作処理時間とは、シャッターの開動作の開始時刻から完了時刻までの動作処理時間、及び、シャッターの閉動作の開始時刻から完了時刻までの動作処理時間である。この場合、シャッター開閉装置20dに関する統計量、閾値については、クランプ装置20cと同様に、図14に示すようになる。また、判定部92も同様である。
The
第一データ処理部60及び評価部90において、ATC装置20に関する第三の処理について、図3及び図15−図16を参照して説明する。ATC装置20に関して、第一データ処理部60における対象データ取得部61は、動力検出器20gにより検出されたアーム駆動装置20bの動力(例えばトルク、モータの電流値)を取得する。
The third process related to the
統計量算出部62は、対象データ取得部61が取得したアーム駆動装置20bの動力のデータを基に、統計量を算出する。図15の破線枠にて示すように、統計量算出部62は、動力のデータにおいて、アーム駆動装置20bの始動時におけるピーク値P2を統計量として算出する。そして、第二データベース80には、統計量として、ピーク値P2が記憶される。
The
閾値決定部91は、図16に示すように、閾値決定対象の統計量であるピーク値P2のデータを用いて閾値を決定する。判定部92は、当該閾値と判定対象としての統計量であるピーク値P2のデータとを比較することにより、アーム駆動装置20bの異常を判定する。
As illustrated in FIG. 16, the threshold
ここで、判定部92は、上記のように、個別の閾値を用いて個別の判定を行うことができる。この他に、上述した3種類の判定方法を用いることで、ATC装置20の状態判定をより高度に行うことができる。この場合の判定部92の判定方法について、図10を参照して説明する。
Here, as described above, the
ここで、異常の兆候検知対象として、以下の場合を例にあげる。第一の兆候検知対象は、シャッターのシャッター開閉装置20dの劣化又は破損などの故障の兆候検知である(図10の異常1)。第二の兆候検知対象は、クランプ装置20cの劣化又は破損などの故障の兆候検知である(図10の異常2)。第三の兆候検知対象は、アーム駆動装置20b(モータ)の故障の兆候検知である(図10の異常3)。
Here, the following cases are given as examples of abnormality sign detection targets. The first sign detection target is sign detection of a failure such as deterioration or damage of the shutter opening /
図10において、判定1は、統計量としてシャッターの開閉の動作処理時間と流体温度との関係を用いた場合の判定方法である。判定2は、図14に示すように、統計量としてクランプ装置のクランプ動作及びアンクランプ動作の動作処理時間と流体温度との関係を用いた場合の判定方法である。判定3は、図16に示すように、アーム駆動装置20bの動力の始動時のピーク値P2に関する判定方法である。
In FIG. 10,
図10に示すように、判定1,2,3の全てで正常と判定された場合には、故障兆候検知対象は、全て正常であると判定される。判定1,2で正常、判定3で異常と判定された場合には、第三の兆候検知対象が異常であると判定される。判定1,3で正常、判定2で異常と判定された場合には、第二の兆候検知対象が異常であると判定される。判定1で正常、判定2,3で異常と判定された場合には、第二、第三の兆候検知対象が異常であると判定される。
As shown in FIG. 10, when it is determined that all of the
判定2,3で正常、判定1で異常と判定された場合には、第一の兆候検知対象が異常であると判定される。判定2で正常、判定1,3で異常と判定された場合には、第一、第三の兆候検知対象が異常であると判定される。判定3で正常、判定1,2で異常と判定された場合には、第一、第二の兆候検知対象が異常であると判定される。判定1,2,3の全てで異常と判定された場合には、故障兆候検知対象は、全て異常であると判定される。
If the
そして、処置部93は、判定部92の結果に応じた処置を実施する。つまり、生産設備1のATC装置20の状態の結果を好適に利用することができる。
Then, the
(3−4.チップコンベア21に関する処理)
第一データ処理部60及び評価部90において、チップコンベア21に関する処理について、図3及び図17−図21を参照して説明する。チップコンベア21に関して、第一データ処理部60における対象データ取得部61は、第一動力検出器21e及び第二動力検出器21fにより検出された第一駆動装置21c及び第二駆動装置21dの動力(例えばトルク、モータの電流値)を取得する。
(3-4. Processing related to chip conveyor 21)
In the first
統計量算出部62は、対象データ取得部61が取得した第一駆動装置21c及び第二駆動装置21dの動力のデータを基に、統計量を算出する。図17に示すように、統計量算出部62は、動力のデータにおいて、第一駆動装置21cにおける平均値Av及びピーク−ピーク値P−Pを統計量として算出する。また、統計量算出部62は、動力のデータにおいて、第二駆動装置21dにおける平均値Av及びピーク−ピーク値P−Pを統計量として算出する。なお、ピーク−ピーク値とは、最大ピーク値と最小ピーク値との差である。そして、第二データベース80には、統計量として、第一駆動装置21cの平均値Av及びピーク−ピーク値P−P、第二駆動装置21dの平均値Av及びピーク−ピーク値P−Pが記憶される。
The
閾値決定部91は、図18に示すように、閾値決定対象の統計量である第一駆動装置21cの平均値Avのデータを用いて閾値を決定する。また、閾値決定部91は、図19に示すように、閾値決定対象の統計量である第二駆動装置21dの平均値Avのデータを用いて閾値を決定する。閾値決定部91は、図20に示すように、閾値決定対象の統計量である第一駆動装置21cのピーク−ピーク値P−Pのデータを用いて閾値を決定する。閾値決定部91は、図21に示すように、閾値決定対象の統計量である第二駆動装置21dのピーク−ピーク値P−Pのデータを用いて閾値を決定する。
As illustrated in FIG. 18, the
判定部92は、第一駆動装置21cの平均値Av又はピーク−ピーク値P−Pについて、当該閾値と判定対象としての統計量のデータとを比較することにより、第一駆動装置21cの異常を判定する。また、判定部92は、第二駆動装置21dの平均値Av又はピーク−ピーク値P−Pについて、当該閾値と判定対象としての統計量のデータとを比較することにより、第二駆動装置21dの異常を判定する。
The
例えば、判定部92は、第一コンベア21aに切粉が過度に堆積したことにより第一コンベア21aがガイドから外れる異常、第一コンベア21aに切粉が過度に堆積したことにより第一コンベア21aが破断する異常を判定する。また、判定部92は、第二コンベア21bに切粉が過度に堆積したことにより第二コンベア21bがガイドから外れる異常、第二コンベア21bに切粉が過度に堆積したことにより第二コンベア21bが破断する異常を判定する。
For example, the
そして、処置部93は、判定部92の結果に応じた処置を実施する。つまり、生産設備1のチップコンベア21の状態の結果を好適に利用することができる。
Then, the
(3−5.その他)
移動装置15についても、上述したように、他の装置と同様に、異常の判定を行うことができる。また、工具マガジン装置19についても、同様に、異常の判定を行うことができる。
(3-5. Others)
As described above, the moving
また、上記において、第一データ処理部60と第二データ処理部70とは、対象データと統計量の関係、対象データと動作処理時間との関係などに応じて、選択的に用いることができる。例えば、図5を参照して、排気等温度と外気温との関係に関して、第一データ処理部60の例として説明した。当該関係に関して、例えば、回転速度に応じた関係とする場合には、第二データ処理部70を用いることになる。
In the above, the first
また、解析装置41は、Ethernet(登録商標)などのネットワークプロトコルや、バス(コンピュータ)で、PLC32、CNC装置31、外部装置などとも接続し、対象データとして、生産設備1や、他の搬送装置などの生産設備の周辺装置などに関するデータや、接続している生産設備や各種装置内のON/OFF状態も取得できる。これらの対象データも、グループ分けの対象とすることもできる。また、当該データを、データのグループ分けの基準としての基準データとすることもできる。例えば、ON/OFF状態に基づいて、ON状態からOFF状態までグループ単位とすることができる。
The
また、解析装置41の複数の第一データ処理部60、複数の第二データ処理部70及び評価部90は、Ethernet(登録商標)やバス(コンピュータ)の通信経路を使用して、算出状態、閾値及び判定状態(以下、総称して各種状態と称する)を変更することができる。そして、当該各種状態を変更することで、生産設備1や他の搬送装置などの生産設備の周辺装置に対しても、当該各種状態に関するデータを取得することができ、当該各種状態に応じた統計量に基づいて生産設備や各種装置の状態を判定して処置することができる。
In addition, the plurality of first
1:生産設備、16:主軸装置、16a:軸受、16b:駆動装置、16c:回転速度検出器、16d:動力検出器、16e:振動検出器、16f:温度検出器、18:自動パレット交換装置、18a:パレット本体、18b:パレット駆動装置、18c:クランプ装置、18d:ON/OFF検出器、18e:温度検出器、18f:動力検出器、20:自動工具交換装置、20a:アーム、20b:アーム駆動装置、20c:クランプ装置、20d:シャッター開閉装置、20e:ON/OFF検出器、20f:温度検出器、20g:動力検出器、21:チップコンベア、21a:第一コンベア、21b:第二コンベア、21c:第一駆動装置、21d:第二駆動装置、21e:第一動力検出器、21f:第二動力検出器、25:外気温検出器、30:制御装置、31:CNC装置、32:PLC、41:解析装置、60:第一データ処理部、61:対象データ取得部、62:統計量算出部、63:処理時間算出部、70:第二データ処理部、71:基準データ取得部、72:対象データ取得部、73:データ取得判定部、74:結合データ生成部、74a:総結合データ生成部、74b:グループ別分割部、75:統計量算出部、76:処理時間算出部、90:評価部、91:閾値決定部、92:判定部、93:処置部、W:生産対象物 1: Production equipment, 16: Spindle device, 16a: Bearing, 16b: Drive device, 16c: Rotational speed detector, 16d: Power detector, 16e: Vibration detector, 16f: Temperature detector, 18: Automatic pallet changer 18a: Pallet body, 18b: Pallet driving device, 18c: Clamp device, 18d: ON / OFF detector, 18e: Temperature detector, 18f: Power detector, 20: Automatic tool changer, 20a: Arm, 20b: Arm drive device, 20c: Clamp device, 20d: Shutter opening / closing device, 20e: ON / OFF detector, 20f: Temperature detector, 20g: Power detector, 21: Chip conveyor, 21a: First conveyor, 21b: Second Conveyor, 21c: first driving device, 21d: second driving device, 21e: first power detector, 21f: second power detector, 25: outside air temperature detection 30: control device, 31: CNC device, 32: PLC, 41: analysis device, 60: first data processing unit, 61: target data acquisition unit, 62: statistic calculation unit, 63: processing time calculation unit, 70: second data processing unit, 71: reference data acquisition unit, 72: target data acquisition unit, 73: data acquisition determination unit, 74: combined data generation unit, 74a: total combined data generation unit, 74b: division unit by group 75: Statistics amount calculation unit, 76: Processing time calculation unit, 90: Evaluation unit, 91: Threshold value determination unit, 92: Determination unit, 93: Treatment unit, W: Production target
Claims (11)
統計的手法を用いて、前記対象データ取得部により取得された前記データについての統計量を算出する統計量算出部と、
前記統計量に基づいて前記生産設備の状態を判定する判定部と、
前記判定部の結果に応じた処置を実施する処置部と、
を備える、生産設備の解析装置。 A target data acquisition unit for acquiring data relating to the state of the production facility detected by a detector provided in the production facility;
A statistical amount calculation unit that calculates a statistical amount of the data acquired by the target data acquisition unit using a statistical method;
A determination unit that determines the state of the production facility based on the statistics;
A treatment unit for performing a treatment according to the result of the determination unit;
An analysis device for production equipment.
前記判定部は、前記動作処理時間に基づいて前記駆動装置の状態を判定する、請求項1に記載の生産設備の解析装置。 The production facility analyzer includes a processing time calculation unit for calculating an operation processing time from an operation start time to an operation completion time by the production facility driving device based on the data acquired by the target data acquisition unit. In addition,
The analysis device for a production facility according to claim 1, wherein the determination unit determines the state of the drive device based on the operation processing time.
前記検出器は、前記駆動装置の状態に関するデータとして前記駆動装置における振動データを検出し、
前記統計量算出部は、前記振動データに対して、前記統計的手法として周波数解析、二乗平均平方根の算出、標準偏差の算出、平均値の算出の何れかの処理を施すことによって、振動に関する前記統計量を算出し、
前記判定部は、前記統計量に関する閾値と前記統計量算出部により算出された前記統計量とを比較することにより、前記駆動装置の状態を判定する、請求項1又は2に記載の生産設備の解析装置。 The production facility further includes a drive device for rotationally driving,
The detector detects vibration data in the driving device as data relating to the state of the driving device,
The statistic calculation unit performs any one of frequency analysis, root mean square calculation, standard deviation calculation, and average value calculation on the vibration data as the statistical method. Calculate statistics,
The said determination part determines the state of the said drive device by comparing the threshold value regarding the said statistic with the said statistic calculated by the said statistic calculation part, The production equipment of Claim 1 or 2 Analysis device.
前記検出器は、前記駆動装置の状態に関するデータとして、前記軸受から排出される前記潤滑油の温度又は前記軸受から排出される前記潤滑油の配管における排気の温度と、前記駆動装置の周囲の外気温とを検出し、
前記統計量算出部は、前記潤滑油に関する前記温度と前記外気温との関係を前記統計量として算出し、
前記判定部は、前記関係に関する閾値と前記統計量とを比較することにより、前記駆動装置の状態を判定する、請求項1−3の何れか一項に記載の生産設備の解析装置。 The production facility further includes a driving device having a rotating structure for supplying lubricating oil to the bearing,
The detector includes, as data relating to the state of the driving device, the temperature of the lubricating oil discharged from the bearing or the temperature of the exhaust gas in the piping of the lubricating oil discharged from the bearing, and the surroundings of the driving device. Detect the temperature,
The statistic calculation unit calculates the relationship between the temperature and the outside air temperature related to the lubricant as the statistic.
The said determination part is an analysis apparatus of the production facility as described in any one of Claims 1-3 which determines the state of the said drive device by comparing the threshold value regarding the said relationship, and the said statistic.
前記処理時間算出部は、回転速度の変更開始時刻から前記駆動装置が指令の前記回転速度への到達時刻までの前記動作処理時間を算出し、
前記判定部は、前記動作処理時間と閾値とを比較することにより前記駆動装置の状態を判定する、請求項2に記載の生産設備の解析装置。 The drive device is a drive device that is rotationally driven at a rotational speed according to a command,
The processing time calculation unit calculates the operation processing time from the rotation speed change start time to the time when the drive device reaches the commanded rotation speed,
The production apparatus analysis apparatus according to claim 2, wherein the determination unit determines the state of the drive device by comparing the operation processing time with a threshold value.
前記検出器は、前記自動工具交換装置又は前記自動パレット交換装置における駆動装置の動力を検出し、
前記統計量算出部は、前記統計的手法として前記動力の最大値を算出し、
前記判定部は、前記統計量に関する閾値と前記統計量算出部により算出された前記統計量とを比較することにより、前記駆動装置の状態を判定する、請求項1又は2に記載の生産設備の解析装置。 The production facility further includes an automatic tool changer for exchanging a tool for processing a production object, or an automatic pallet changer for exchanging a pallet on which the production object is placed,
The detector detects the power of the driving device in the automatic tool changer or the automatic pallet changer,
The statistic calculator calculates a maximum value of the power as the statistical method,
The said determination part determines the state of the said drive device by comparing the threshold value regarding the said statistic with the said statistic calculated by the said statistic calculation part, The production equipment of Claim 1 or 2 Analysis device.
前記処理時間算出部は、前記自動工具交換装置又は前記自動パレット交換装置における前記駆動装置の動作としてクランプ動作、アンクランプ動作、回転動作の何れかの動作に関し、動作開始時刻から動作完了時刻までの前記動作処理時間を算出する、請求項2に記載の生産設備の解析装置。 The production facility further includes an automatic tool changer for exchanging a tool for processing a production object, or an automatic pallet changer for exchanging a pallet on which the production object is placed,
The processing time calculation unit relates to any of a clamp operation, an unclamp operation, and a rotation operation as an operation of the drive device in the automatic tool changer or the automatic pallet changer, from an operation start time to an operation completion time. The production equipment analysis apparatus according to claim 2, wherein the operation processing time is calculated.
前記対象データ取得部は、前記流体の温度をさらに取得し、
前記判定部は、前記流体の前記温度に応じた閾値と前記動作処理時間とを比較することにより、前記駆動装置の状態を判定する、請求項7に記載の生産設備の解析装置。 The drive device is a device using fluid pressure as a drive source,
The target data acquisition unit further acquires the temperature of the fluid,
The analysis device for a production facility according to claim 7, wherein the determination unit determines the state of the driving device by comparing a threshold value corresponding to the temperature of the fluid with the operation processing time.
前記検出器は、前記チップコンベアにおける駆動装置の動力を検出し、
前記統計量算出部は、前記統計的手法として前記動力の最大値を算出し、
前記判定部は、前記統計量に関する閾値と前記統計量算出部により算出された前記統計量とを比較することにより、前記駆動装置の状態を判定する、請求項1又は2に記載の生産設備の解析装置。 The production facility further includes a chip conveyor for discharging chips generated by cutting,
The detector detects the power of the driving device in the chip conveyor,
The statistic calculator calculates a maximum value of the power as the statistical method,
The said determination part determines the state of the said drive device by comparing the threshold value regarding the said statistic with the said statistic calculated by the said statistic calculation part, The production equipment of Claim 1 or 2 Analysis device.
前記対象データ取得部により取得された前記データに基づいて、前記生産設備の駆動装置に対する動作開始時刻から動作完了時刻までの動作処理時間を算出する処理時間算出部と、
前記動作処理時間に基づいて前記駆動装置の状態を判定する判定部と、
前記判定部の結果に応じた処置を実施する処置部と、
を備える、生産設備の解析装置。 A target data acquisition unit for acquiring data relating to the state of the production facility detected by a detector provided in the production facility;
Based on the data acquired by the target data acquisition unit, a processing time calculation unit that calculates an operation processing time from an operation start time to an operation completion time for the drive device of the production facility;
A determination unit that determines a state of the driving device based on the operation processing time;
A treatment unit for performing a treatment according to the result of the determination unit;
An analysis device for production equipment.
前記生産設備において、データのグループ分けの基準が動作した時間情報を含む基準データを取得する基準データ取得部と、
前記生産設備に設けられた前記検出器により検出された前記生産設備の状態に関する対象データを取得する前記対象データ取得部と、
前記基準データのグループ別に、前記対象データにおいて前記基準データの動作時間帯と同一時間帯に検出されたデータを、前記基準データと結合させたグループ別結合データを生成する結合データ生成部と、
を備える、請求項1−10の何れか一項に記載の生産設備の解析装置。 The production facility analyzer is
In the production facility, a reference data acquisition unit that acquires reference data including time information when a data grouping reference is operated;
The target data acquisition unit for acquiring target data relating to the state of the production facility detected by the detector provided in the production facility;
A combined data generation unit that generates combined data for each group in which data detected in the same time zone as the operation time zone of the reference data in the target data is combined with the reference data for each group of the reference data;
The analysis apparatus of the production facility as described in any one of Claims 1-10 provided with these.
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017156263A JP7035368B2 (en) | 2017-08-11 | 2017-08-11 | Analysis equipment for production equipment |
US16/057,337 US11300949B2 (en) | 2017-08-11 | 2018-08-07 | Data processing device of production equipment |
DE102018119277.0A DE102018119277A1 (en) | 2017-08-11 | 2018-08-08 | DATA PROCESSING DEVICE OF A PRODUCTION DEVICE |
CN201810897161.3A CN109388841B (en) | 2017-08-11 | 2018-08-08 | Data processing device of production equipment |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017156263A JP7035368B2 (en) | 2017-08-11 | 2017-08-11 | Analysis equipment for production equipment |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019036076A true JP2019036076A (en) | 2019-03-07 |
JP7035368B2 JP7035368B2 (en) | 2022-03-15 |
Family
ID=65637575
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017156263A Active JP7035368B2 (en) | 2017-08-11 | 2017-08-11 | Analysis equipment for production equipment |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7035368B2 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020148482A (en) * | 2019-03-11 | 2020-09-17 | トヨタ自動車株式会社 | Method for diagnosing failure of air clamp device |
JP2020163515A (en) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 株式会社 神崎高級工機製作所 | Gear processing device |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07314284A (en) * | 1994-05-30 | 1995-12-05 | Hitachi Seiki Co Ltd | Ladder program/circuit verifying device |
JP2001350510A (en) * | 2000-06-06 | 2001-12-21 | Mori Seiki Co Ltd | Machine tool maintenance management system |
JP2007286904A (en) * | 2006-04-17 | 2007-11-01 | Fanuc Ltd | Controller and control method for motor |
JP2007310611A (en) * | 2006-05-18 | 2007-11-29 | Ntn Corp | System for monitoring and diagnosing equipment using bearing |
JP2009020090A (en) * | 2007-06-11 | 2009-01-29 | Nsk Ltd | Abnormality diagnosis apparatus and abnormality diagnosis method |
JP2016074072A (en) * | 2014-10-08 | 2016-05-12 | ファナック株式会社 | Control device of machine tool including automatic tool changer |
JP2017007070A (en) * | 2015-06-26 | 2017-01-12 | ファナック株式会社 | Chip discharger driven by synchronous motor |
JP2017077588A (en) * | 2015-10-19 | 2017-04-27 | オークマ株式会社 | Main shaft abnormality detection device and main shaft abnormality detection method of machine toll |
-
2017
- 2017-08-11 JP JP2017156263A patent/JP7035368B2/en active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07314284A (en) * | 1994-05-30 | 1995-12-05 | Hitachi Seiki Co Ltd | Ladder program/circuit verifying device |
JP2001350510A (en) * | 2000-06-06 | 2001-12-21 | Mori Seiki Co Ltd | Machine tool maintenance management system |
JP2007286904A (en) * | 2006-04-17 | 2007-11-01 | Fanuc Ltd | Controller and control method for motor |
JP2007310611A (en) * | 2006-05-18 | 2007-11-29 | Ntn Corp | System for monitoring and diagnosing equipment using bearing |
JP2009020090A (en) * | 2007-06-11 | 2009-01-29 | Nsk Ltd | Abnormality diagnosis apparatus and abnormality diagnosis method |
JP2016074072A (en) * | 2014-10-08 | 2016-05-12 | ファナック株式会社 | Control device of machine tool including automatic tool changer |
JP2017007070A (en) * | 2015-06-26 | 2017-01-12 | ファナック株式会社 | Chip discharger driven by synchronous motor |
JP2017077588A (en) * | 2015-10-19 | 2017-04-27 | オークマ株式会社 | Main shaft abnormality detection device and main shaft abnormality detection method of machine toll |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020148482A (en) * | 2019-03-11 | 2020-09-17 | トヨタ自動車株式会社 | Method for diagnosing failure of air clamp device |
JP7081535B2 (en) | 2019-03-11 | 2022-06-07 | トヨタ自動車株式会社 | Failure diagnosis method for air clamp device |
JP2020163515A (en) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 株式会社 神崎高級工機製作所 | Gear processing device |
JP7267585B2 (en) | 2019-03-29 | 2023-05-02 | 株式会社 神崎高級工機製作所 | Gear processing equipment |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7035368B2 (en) | 2022-03-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11300949B2 (en) | Data processing device of production equipment | |
JP2018086712A (en) | Tool wear prediction device and method therefor | |
US8788083B2 (en) | Compensation for process variables in a numerically-controlled machining operation | |
US11520307B2 (en) | Tool management system of machine tool | |
KR20040060741A (en) | A Tool Error Detecting Unit of CNC and Method Thereof | |
US20200234253A1 (en) | Preventive maintenance system of machine tool | |
US20220244701A1 (en) | Control Device for Use on a Numerically Controlled Machine Tool, and Machine Tool Comprising a Control Device | |
TWI781353B (en) | Machine tools and controls | |
EP1425640B1 (en) | Monitoring system and a method for the in-process monitoring of machine-tool components | |
JP2019036076A (en) | Analyzer of production facility | |
US12011793B2 (en) | Main spindle monitoring device and main spindle monitoring method of machine tool | |
KR101626458B1 (en) | Apparatus for detecting malfunction of tool for machine tool | |
CN113126563A (en) | Numerical control machine tool data management system and method | |
JPH10286743A (en) | Tool abnormality detection device for machine tool, and recording medium in which tool abnormality detecting program for machine tool is recorded | |
JP2020181504A (en) | Numeric control system for machine tool | |
JP7463505B2 (en) | Method for detecting rejects during machining of structurally identical workpieces and associated numerically controlled workpiece machining device - Patents.com | |
CN115685879B (en) | Machine tool state adjusting method, device, equipment, machine tool and medium | |
US10007252B2 (en) | Machine tool controller | |
CN108942407B (en) | Device and method for detecting breakage of main shaft belt of machining center | |
US20240198473A1 (en) | Vibration detection device | |
Demko et al. | Cutting tool monitoring while drilling using internal CNC data | |
JP4556446B2 (en) | Multi-axis machine tool | |
JP7310195B2 (en) | Diagnostic device, diagnostic system and diagnostic program | |
CN111052016B (en) | Method for monitoring a machine tool | |
JP2016535336A (en) | How to monitor industrial systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200713 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20210301 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210514 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210525 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20210709 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210906 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220201 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220214 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7035368 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |